e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 InternationalLicence .Anyfurther distributionof this work must maintain attribution to the  author(s) and the  title of the  work, journal citation and DOI. Published  under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 06th June 2020 Accepted 19th August 2020 Published 01st July 2021
DOI: 10.35472/jsat.v5i2.274 Karakterisasi reservoir menggunakan metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada lapangan Blok F3, North Sea Netherland
Muhammad Intasya Falie Rizqi *a , Ruhul Firdaus a
a Program Studi Teknik Geofisika, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan 35365, Lampung, Indonesia *Corresponding E-mail: muhammad.intasya@gmail.com
Abstract : A 3D seismic acquisition has been carried out for oil and gas exploration in F3 field block of North Sea sector of the Netherland  formed  between  the  Jurassic  and  Cretaceous  periods . The  presence  of  hydrocarbons  is  indicated  by  the phenomenon of bright spots and gas chimneys below the surface. The data used are 3D post stack time migration seismic data and four wells with well log, checkshot and marker data availability. This study uses two methods in determining reservoir zones, namely the acoustic impedance inversion method and the multi-attribute method with PNN. Both methods integrate seismic data with well data. AI inversion method is used to predict the physical properties of rocks, namely their acoustic impedance values.  The  multi-attribute  method  is  used  to  predict  well  log  properties  from  seismic  data.  Non-linear  multi-attribute transformation is obtained by the process of training neural networks with a type of probabilistic neural network (PNN). In this research,  acoustic  impedance  volume  and  porosity  estimation  volume  will  be  made  to  identify  the  hydrocarbon  reservoir prospect zone. The two methods are then applied to the Netherlands F3 seismic field data, and the results show that there are three sandstone reservoir zones that have an acoustic impedance range between 4100-4800 (m/s)*(gr/cc) and porosity range between 29-35 (% ).
Keywords: seismic, inversion, acoustic impedance, multiattribute, probabilistic neural network, porosity, reservoir.
Abstrak: Akuisisi seismik 3D dilakukan untuk eksplorasi minyak dan gas bumi pada lapangan F3 di sektor Laut Utara Belanda yang terbentuk antara jaman Jurrasic dan Cretaceous . Keberadaan hidrokarbon ditunjukkan dengan adanya fenomena bright spot dan gas chimneys pada bawah permukaan. Data yang digunakan yaitu data seismik 3D post stack time migration dan empat sumur dengan ketersediaan data well log, checkshot dan marker . Penelitian ini menggunakan dua metode dalam penentuan zona reservoir yaitu  metode  inversi  impedansi  akustik  dan  metode  multiatribut  dengan  PNN.  Kedua  metode  tersebut mengintegrasi data seismik dengan data sumur. Metode inversi AI digunakan untuk memprediksi sifat fisis batuan yaitu nilai impedansi akustiknya. Metode multiatribut digunakan untuk memprediksi properti log sumur dari data seismik. Transformasi multiatribut non linier diperoleh dengan proses training neural networks dengan jenis probabilistic neural network (PNN). Pada penelitian  ini,  akan  dibuat  volume  impedansi  akustik  dan  volume  estimasi  porositas  untuk  mengidentifikasi  zona  prospek reservoir hidrokarbon. Kedua metode tersebut kemudian diaplikasikan pada data seismik lapangan F3 Netherland, dan hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga zona reservoir sandstone yang memiliki kisaran impedansi akustik antara 4100- 4800 (m/s)*(gr/cc) dan kisaran porositas antara 29-35 (%).
Kata Kunci : seismik, inversi, acoustic impedance, multiatribut, probabilistic neural network, porositas, reservoar.

## Pendahuluan
Berdasarkan studi yang telah dilakukan oleh berbagai pihak, mencari  sumber  minyak  dan  gas  bumi  tidaklah  mudah, diperlukan keahlian khusus untuk dapat menentukan dimana minyak  dan  gas  bumi  berada  dan  berasal.  Geofisika merupakan salah satu cabang studi yang mempelajari bidang eksplorasi  minyak  dan  gas  bumi  ( hydrocarbon ).  Berbagai
metode  geofisika  terus  dikembangkan  dalam  usaha mendeteksi  dan  menjelaskan  struktur  bawah  permukaan bumi  sebagai  tempat  terdapatnya  hidrokarbon.  Seismik refleksi  merupakan  metode  utama  dalam  melakukan eksplorasi minyak dan gas bumi ( hydrocarbon ). [1] .
Dua jenis data utama yang dipakai pada tahapan eksplorasi maupun pengembangan lapangan migas adalah data log dan

## Open Access
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 274-284 | 275 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
data seismik. Data seismik memiliki resolusi horizontal yang baik  dengan  resolusi  vertikal  yang  kurang  baik,  sementara data  log  memiliki  resolusi vertikal yang  sangat  baik  namun resolusi  horizontalnya  sangat  buruk.  Mengintegrasikan keduanya  akan  menghasilkan  interpretasi  data  yang  lebih akurat [2] .
Beberapa metode yang merupakan integrasi antara data log dan  data  seismik  adalah  metode  seismik  multiatribut  dan seismik  inversi  impedansi  akustik.  Metode  seismik  inversi adalah salah satu metode eksplorasi yang digunakan untuk menggambarkan  dan  mengestimasi  parameter  fisis  bawah permukaan  berupa  nilai  impedansi  akustik  dengan menggunakan data seismik sebagai input datanya dan data sumur sebagai kontrolnya. Metode seismik multiatribut pada dasarnya  dilakukan  dengan  mencari  hubungan  statistik antara  data  log  dan  set  dari  atribut  seismik  pada  lokasi sumur,  lalu  memanfaatkan  hubungan  tersebut  untuk membuat  suatu  volume  properti  log  yang  diinginkan [3] . Transformasi  multiatribut  terbagi  menjadi  dua  yaitu transformasi linier diperoleh  dari  minimalisasi leastsquare , sedangkan transformasi non linier diperoleh dengan proses training neural  networks dengan  jenis probabilistic  neural network (PNN) [4] .
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data seismic offshore 3D  PSTM.  Blok  F3  North  Sea  Netherlands  dikenal sebagai lapangan  penghasil  gas  yang  besar  dengan  adanya bright  spot pada  daerah  penelitian [5] .  Melihat  potensi cadangan hydrocarbon yang  besar,  maka  penting  bagi penulis  untuk  mengaplikasikan  metode  seismik  inversi  dan seismik  multiatribut  dengan probabilistic  neural  network (PNN)  yang  akan  menghasilkan  peta  persebaran  inversi impedansi  akustik  dan  peta  persebaran  estimasi  porositas serta  memberikan  usulan  zona  prospektif hydrocarbon ( reservoir ) pada Blok F3.

## Geologi Regional
Lokasi  penelitian  berada  pada  blok  F3  di  sektor  Laut  Utara Netherlands ( seismic offshore ) pada koordinat N54 0 52’0.86”/E 4 0 48’47.07” dengan luas area survey sebesar 375.31  km 2 ( Gambar  1 )  ( Gambar  2 ).  Lapangan  F3  adalah sebuah blok di sektor Belanda di Laut Utara. Pada lapangan ini  telah  dilakukan  akuisisi  3D  seismik  untuk  eksplorasi minyak dan gas yang terbentuk pada zaman Upper Jurassic sampai Lower Cretaceous .
Gambar 1. Peta Geologi North Sea Netherland [17]
e-ISSN: 2581-0545
Karakterisasi Reservoir menggunakan Metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada Lapangan Blok F3, North Sea Netherland
Gambar 2. Lokasi penelitian Blok F3 Netherland [18]
Pada  kedalaman  di  atas  1200  ms  terdapat reflector yang terbentuk  pada  zaman Miosen,  Pliosen, dan Pleistosen . Sigmoidal bedding pada skala besar dengan mudah terlihat dimana  terdiri  dari  deposit  sistem fluviodeltaic berskala besar yang menguras sebagian besar dari wilayah Laut Baltik [6] .  Sejumlah  fitur  menarik  dapat  diamati  disini,  fitur  yang paling mencolok adalah sigmoidal bedding pada skala besar, downlap , toplap , onlap dan  struktur  pemotongan. Keberadaan source rock utama untuk minyak yaitu Posidonia Shale ,  terdapat  pada  era Mesozoic . Pesidonia  Shale kemudian  terakumulasi  kedalam  unit reservoir utama Vieland Sandstone dimana ini menjadi sebuah channel yang terletak  pada  kurun  waktu Early  Cretaceous .  Keberadaan source  rock utama  untuk  gas  yaitu Westphalian  Coals , terdapat  pada  era Paleozoic . Westphalian  Coals kemudian juga  terakumulasi  kedalam  unit reservoir utama Vieland Sandstone dan  nampak  sebagai shallow  hydrocarbon [7] . Sistem hidrokarbon dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Sistem hidrokarbon North Sea Netherland [8]

## Seismik Refleksi
Seismik  refleksi  merupakan  metode  yang  didasarkan  pada analisis  refleksi  gelombang  seismik  dari  lapisan-lapisan batuan  bawah  permukaan.  Survei  seismik  untuk  eksplorasi memiliki  konsep  dengan  mengirimkan  sinyal  gelombang yang  memantul  kembali  ke  permukaan  bumi.  Gelombang datang yang menuju pada beberapa litologi lapisan batuan akan  mengalami  proses  penyerapan,  pemantulan,  dan pembiasan [1] .  Adapun  untuk  respon  batuan  terhadap respon  gelombang  yang  datang  akan  dapat  berbeda-beda tergantung oleh sifat fisik pada suatu batuan yang meliputi umur batuan, kepadatan, densitas, kedalaman batuan, dan porositas. Gelombang yang akan dapat terpantul selanjutnya akan  di  respon  atau  tertangkap  oleh geophone pada permukaan  dan  dapat  diteruskan  pada  instrumen  untuk selanjutnya  direkam.  Hasil  rekaman  dari  gelombang  akan menghasilkan penampang seismik [8] .

## Impedansi Akustik
Acoustic  impedance (AI)  adalah  kemampuan  batuan  untuk dapat melewatkan gelombang seismik yang melaluinya [9] . Secara  fisis,  impedansi  akustik  merupakan  hasil  perkalian antara  kecepatan  gelombang  dengan  densitas  batuan. Semakin  keras  suatu  medium  yang  dilewatinya  maka  nilai impedansi  akustik  akan  semakin  besar,  sehingga  dapat dituliskan persamaan:
AI = ρ . v …….(1)

## Seismik Inversi
Seismik  inversi  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  teknik pembuatan model bawah permukaan dengan menggunakan data seismik sebagai input dan data sumur sebagai kontrol [10] .
Gambar 4. Klasifikasi metode inversi seismik [10]
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 274-284 | 277 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia

## Seismik Multiatribut
Analisa  seismik  multiatribut  adalah  salah  satu  metode statistik  yang  menggunakan  lebih  dari  satu  atribut  untuk memprediksi  beberapa  properti  fisik  dari  bumi [11] .  Pada analisa ini  dicari  hubungan  antara  log  dengan  data  seismik pada  lokasi  sumur,  kemudian  menggunakan  hubungan tersebut untuk memprediksi atau mengestimasi volume dari properti log pada semua lokasi pada volume seismik [12] .
Probabilistic Neural Network (PNN)
Metode probabilistic neural networks (PNN) ditemukan pada tahun 1990. Penerapan paling umum dari probabilistic neural network dalam  interpretasi  seismik  adalah  untuk menghubungkan seperangkat atribut seismik yang diukur di lokasi N ke nilai log sumur tunggal L [13] . Data well log difilter lowpass ke  frekuensi nyquist yang  diwakili  oleh  interval sampel seismik dan kemudian diatur sehingga kedua set data sampel  sama.  Nilai-nilai  PNN  melakukan  interpolasi menggunakan  bobot  probabilitas  Gaussian  p  atau  disebut jarak [14] yaitu :
…….(2)
Dimana  vektor σ menunjukkan  bahwa  bobot  probabilitas adalah  fungsi  dari  parameter smoothing yang  tidak diketahui. Parameter σj merupakan suatu parameter untuk setiap  atribut  yang  tidak  diketahui  nilainya  dan  akan diperoleh  melalui  proses  optimasi non  linier . [4] kemudian mendefinisikan nilai log yang diprediksi Lk menjadi:

## …….(3)
Fungsi  obyektif  digunakan  untuk  meminimalkan  kesalahan antara nilai k yang diukur dengan log yang diprediksi:
…….(4)
Setelah  “dilatih”  untuk  mendapatkan  nilai  dari σ ,  maka persamaan diatas dapat digunakan untuk memprediksi nilai log Lk untuk setiap sumur dan dapat disebarkan pada volume seismik.  Algoritma  PNN  secara  umum  dapat  dilihat  pada Gambar 5 .
Gambar 5. Lapisan dan aliran sinyal dalam algoritma probabilistic neural network [16]

## Metode

## Diagram Alir Penelitian
Gambar 6. Diagram alir penelitian
e-ISSN: 2581-0545
Karakterisasi Reservoir menggunakan Metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada Lapangan Blok F3, North Sea Netherland

## Data Seismik
Data  seismik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berada pada  daerah  Laut  Utara  Netherlands  ( offshore )  yang merupakan  data  seismic  3D  berupa  data post  stack  time migration (PSTM)  dengan  jumlah inline 650  (100-750)  dan jumlah crossline 950  (300-1250),  dengan sampling  rate sebesar  4  ms  dengan  fasa  nol. Gambar  7 merupakan penampang seismik yang melewati salah satu sumur.
Gambar 7. Penampang seismik pada sumur F02-01

## Data Sumur
Dalam penelitian ini digunakan empat data sumur yaitu (F02- 01,  F03-02,  F03-04,  F06-01)  dimana  masing-masing  sumur memiliki  berbagai  macam  data  log,  akan  tetapi  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  sebatas  log gamma ray , p  wave , density ,  dan porosity .  Keempat  sumur  juga memiliki  data checkshot dan marker , seperti  yang ditunjukkan pada pada Gambar 8 .
Gambar 8. Korelasi dari masing masing sumur dengan marker utama
Ekstraksi Wavelet dan Well Seismic Tie
Proses ekstraksi wavelet dilakukan dengan metode statistic wavelet ,  yaitu  dengan  mengekstraksi wavelet dari  data seismik di sekitar daerah zona target. Well seismic tie adalah proses pengikatan data sumur dengan data seismik. Proses
ini  dilakukan  untuk  menyamakan  domain  sumur  dengan seismik,  karena  domain  sumur  adalah  kedalaman  dalam meter  sedangkan  domain  seismik  adalah  waktu  dalam satuan  milisekon.  Tujuan  akhir  dari  proses  pengikatan  ini adalah  untuk  mengetahui  posisi  atau marker geologi  pada data seismik.
Picking Horizon
Picking horizon dilakukan  dengan  cara  membuat  garis horizon  pada  kemenerusan  lapisan  pada  penampang seismik.  Informasi  mengenai  keadaan  geologi,  lingkungan pengendapan  dan  arah  penyebaran  dari reservoir sangat dibutuhkan  dalam  melakukan picking horizon  (Russell  B., 1996). Gambar 9 merupakan hasil picking horizon pada salah satu sumur.
Gambar 9. Hasil picking horizon pada inline 722

## Crossplot
Pembuatan crossplot dilakukan  untuk  mengetahui  lokasi reservoir dari  data  log, crossplot berguna  juga  untuk menetukan marker saat  akan  melakukan picking horizon , crossplot dilakukan antara dua log pada sumbu  kartesian  x dan  y,  semakin  sensitif  log  tersebut  dengan  log  yang  di crossplot maka  akan  semakin  jelas  zona cut-off ,  sehingga dapat  memisahkan  litologi  dan  fluidanya. Gambar  10 merupakan crossplot dari sumur F02-01.
Gambar 10. Zonasi p-impedance vs GR dalam color key GR pada sumur F02-01
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 274-284 | 279 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar11. Penampang crossection p-impedance vs GR dalam color key GR pada sumur F02-01

## Model Inisial
Model  inisial  dibuat  dengan  menggunakan  penampang seismik 3D, wavelet hasil analisis, horizon paling atas (FS8) hingga  horizon  paling  bawah  (MSF4)  dan  keempat  sumur sebagai  kontrol.  Horizon  tersebut  digunakan  sebagai panduan  dalam  ekstrapolasi  data  sumur  pada  volume seismik.  Model  inisial  yang  telah  dilakukan  sudah menunjukkan hasil ekstrapolasi nilai impedansi akustik yang cukup  baik  dengan  mengikuti  kontrol  dari  keempat  sumur tersebut. Gambar 12 merupakan penampang model inisial AI pada arbitrary line yang melewati keempat sumur.
Gambar 12. Penampang model initial AI pada arbitrary line keempat sumur

## Analisis Parameter Inversi AI
Analisis parameter inversi ditujukan sebagai simulasi inversi, agar  hasil  inversi  yang  dilakukan  memiliki  hasil  yang  baik dengan  memasukan  nilai  parameter  yang  sesuai.  Pada analisis inversi ini yang diperhatikan adalah nilai error dari P- impedance log dan P-impedance inversi serta memperhatikan  korelasi  antara synthetic  trace dan seismic trace . Gambar 13 merupakan hasil analisis parameter inversi terbaik yang akan digunakan untuk setiap metode inversi.
Gambar 13. Parameter analisis pada well F02-01 model based

## Volume Estimasi Porositas
Pada  penelitian  ini,  volume  estimasi  porositas  dibuat berdasarkan  log  porositas  keempat  sumur  dengan menggunakan analisis multilinear regression yang selanjutnya  akan  dikembangkan  dengan  menggunakan analisis probabilistic neural network terhadap atribut-atribut yang  ada,  baik  internal  atribut  seismik  maupun  eksternal atribut  inversi  AI.  Parameter  untuk  menentukan  kelompok atribut  seismik  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi log  target  adalah  nilai  prediksi error dan  nilai validasi error . Tabel 1 dan Gambar 14 merupakan hasil dari training error dan validation error.
Tabel 1. Hasil training error dan validation error dalam analisa multiatribut dengan kombinasi 5 atribut terbaik
No Target Final Attribute Training Error Validation Error 1 Porosity Inverse model based 1.495397 1.677475 2 Porosity Time 1.374159 1.567164 3 Porosity Instantaneous Frequency 1.362379 1.558479 4 Porosity Instantaneous Phase 1.360163 1.573661 5 Porosity Second Derrivative Instantaneous Amplitude 1.359114 1.574239
Gambar  14. Grafik training  error dan validation  error dalam  analisa multiatribut dengan kombinasi 5 atribut terbaik
e-ISSN: 2581-0545
Karakterisasi Reservoir menggunakan Metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada Lapangan Blok F3, North Sea Netherland

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Analisa Well Seismic Tie
Secara  kualitatif  seismogram  sintetik  yang  dihasilkan menunjukkan  kemiripan  bentuk  dan  ukuran  dengan trace seismik  asli.  Hal  tersebut  didukung  pula  oleh  pengamatan kuantitatif dimana sintetik seismogram dan tras seismik asli memperlihatkan  rata-rata  koefisien  korelasi  yang  masuk kategori  baik  yaitu  sebesar  0.637.  Hasil extract  wavelet ditampilkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil korelasi well seismic tie dengan beberapa extract wavelet Well Wavelet (max corr) Statistik Bandpass Ricker Use Well F02-01 0.639 0.439 0.52 0.6 F03-02 0.677 0.518 0.475 0.493 F03-04 0.721 0.246 0.361 0.452 F06-01 0.511 0.315 0.343 0.463 Rata-rata 0.637 0.3795 0.42475 0.502

## Hasil Analisa Inversi Impedansi Akustik
Didapatkan dua tampilan inversi yang memperlihatkan nilai impedansi  akustik  yang  cukup  sesuai  pada  kondisi  sekitar lokasi  sumur  yaitu  inversi  dengan  menggunakan  metode model  based dan  metode sparse  spike . Gambar  15 dan Gambar 16 merupakan tampilan hasil inversi AI dengan dua metode berbeda.
Gambar 15. Penampang inversi model based pada arbitrary line keempat sumur
Gambar 16. Penampang inversi sparse spike pada arbitrary line keempat sumur
Tahapan selanjutnya, penulis melakukan analisa yang lebih lanjut untuk menentukan hasil inversi mana yang paling baik
yang kemudian digunakan dalam proses analisa multiatribut. Salah  satu quality  control yang  bisa  dilakukan  selain mencocokkan  nilai  akustik  impedansi  di  lokasi  sumur  ialah dengan  meninjau  dan  membandingkan synthetic  error terhadap trace seismik asli, secara kuantitatif, seperti yang ditampilkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan nilai synthetic error pada inversi model based dan inversi sparse spike Inversi Model Based Well/Iterasi Hard Constraint 10 20 Error Corr Error Corr Error Corr F02-01 143.52 0.96574 152.314 0.98764 154.167 0.98803 F03-02 141.794 0.9325 123.784 0.96467 122.85 0.96444 F03-04 206.772 0.98165 237.454 0.97862 251.06 0.99109 F06-01 138.215 0.97254 136.219 0.98093 131.066 0.98247 Rata-rata 157.5753 0.963108 162.4428 0.977965 164.7858 0.981508 Inversi Sparse Spike Well/Iterasi 5 10 20 Error Corr Error Corr Error Corr F02-01 185.423 0.93881 188.789 0.94345 201.626 0.94595 F03-02 185.206 0.9082 208.884 0.92907 218.114 0.92937 F03-04 318.771 0.85064 340.566 0.85695 366.809 0.85106 F06-01 178.03 0.92423 204.224 0.94146 241.905 0.94626 Rata-rata 216.8575 0.90547 235.6158 0.917733 257.1135 0.91816
Berdasarkan hasil iterasi pada Tabel 3 , dapat dilihat bahwa nilai synthetic  error terendah  berada  pada  awal  iterasi dimana rata-rata synthetic error yang dihasilkan oleh metode model  based  pada  keempat  sumur  menunjukkan  angka 157.57  sementara  untuk  metode sparse  spike sebesar 216.85.  Dengan  hasil  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode inversi yang paling baik dalam penelitian ini adalah inverse metode model based . Hasil inversi model based inilah yang  akan  penulis  manfaatkan  untuk  dijadikan  input eksternal atribut pada proses multiatribut. Gambar 17 dan Gambar  18 merupakan  perbandingan  antara  penampang seismik dengan penampang inversi AI.
Gambar 17. Penampang seismik pada arbitrary line keempat sumur
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 274-284 | 281 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar 18. Penampang inversi AI model based pada arbitrary line keempat sumur
Dapat dilihat pada Gambar 17 dan Gambar 18 , bahwa hasil inversi  memperlihatkan  persebaran  impedansi  yang  sudah cukup untuk merepresentasikan batas litologi dengan baik. Tampilan  impedansi  warna  kuning  sampai  merah merepresentasikan  litologi sand ,  sementara  impedansi warna biru merepresentasikan litologi shale . Selain itu, hasil inversi  juga  memperlihatkan  bahwa  volume  impedansi menghasilkan kenampakkan dengan resolusi yang lebih baik dibandingkan kenampakkan pada volume seismik.

## Hasil Analisa Seismik Multiatribut
Hasil dari penerapan multiatribut menunjukkan kecocokkan yang baik antara porositas prediksi dengan porositas sumur. Hasil training dan nilai validasinya juga menunjukkan korelasi dan  validasi  yang  cukup  baik.  Untuk  regresi  linier multiatribut,  nilai  korelasinya  mencapai  0.858.  Sedangkan untuk probabilistic  neural  network (PNN),  nilai  korelasinya mencapai 0.922.
Hal ini menunjukkan bahwa porositas prediksi dengan neural network mendekati nilai porositas sumur dengan baik. Atas dasar  tersebut  diasumsikan  bahwa  volume  porositas  yang dihasilkan valid untuk  memprediksi  penyebaran  reservoar dan diharapkan dapat juga memisahkan antara reservoir dan non  reservoir pada interval  target  yang  tidak  teresolusi dengan baik pada seismik konvensional. Gambar 19 hingga Gambar  22 merupakan  hasil  penerapan  multiatribut  serta crossplot korelasi pada keempat sumur.
Gambar 19. Hasil penerapan multiatribut regresi linier
Gambar 20. Hasil penerapan probabilistic neural network (PNN)
Gambar 21. Crossplot korelasi regresi multiatribut dengan CC = 0.858
e-ISSN: 2581-0545
Karakterisasi Reservoir menggunakan Metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada Lapangan Blok F3, North Sea Netherland
Gambar 22. Crossplot korelasi PNN dengan CC = 0.922
Setelah melakukan analisa seismik multiatribut, penulis akan mengaplikasikannya  untuk  menyebarkan  nilai  porositas kedalam raw  seismic dengan  atribut  eksternalnya  adalah inversi  impedansi  akustik model  based .  Kemudian didapatkan  persebaran  nilai  porositas  pada  penampang seismik, seperti yang ditampilkan pada Gambar 23 .
Gambar 23. Penampang estimasi porositas pada arbitrary line keempat sumur
Gambar 23 merupakan penampang estimasi porositas pada seismik  hasil  seismik  multiatribut  dengan  PNN.  Pada penampang di atas dapat dilihat persebaran  nilai porositas pada  penampang  seismik  dengan  rentang nilai  porositas 26.94 - 31.51 (%). Untuk melihat lebih jelas persebaran nilai porositas  pada  tiap  horizon,  dilakukan time  slice  porosity pada  tiap  horizon  untuk  mendapatkan porosity  map agar lebih mudah diinterpretasikan hasilnya.

## Analisa dan Integrasi Peta Hasil Penelitian
Analisis  peta  dilakukan  dengan  menggunakan  peta slice (sayatan) mengikuti kontrol horizon pada zona target. Input dari  analisis  peta  ini  adalah  data  seismik,  horizon,  volume impedansi akustik dan volume porositas. Secara keseluruhan penelitian  ini  menghasilkan  tiga  jenis  peta, yaitu  peta time structure ,  peta  impedansi  akustik  serta  peta  porositas.
Selanjutnya,  dapat  diketahui  persebaran  dari  akustik impedansi  dan  porositas  pada  area  penelitian.  Dengan mengintegrasikan peta-peta tersebut, maka akan memperlihatkan  hubungan  anatara time  structure , impedansi  akustik  dan  porositas  yang  harapannya  dapat berasosiasi  dengan  baik  dan  saling  mendukung  dalam memberikan informasi dalam interpretasi.

## Time Structure Map
Gambar 24. Peta time structure horizon FS8
Gambar 24 merupakan peta struktur waktu hasil interpretasi yang  telah  dilakukan  oleh  penulis.  Skala  warna memperlihatkan  semakin  dangkal  akan  semakin  menuju warna  hijau,  sementara  semakin  dalam  akan  semakin menuju warna ungu. Berdasarkan peta struktur waktu, dapat terlihat  bahwa  terdapat  struktur  patahan  ( fault )  di  sekitar arah tenggara yang ditandai dengan garis bantu.

## Acoustic Impedance Map
Gambar 25. Peta slice acoustic impedance horizon FS8
Gambar  25 merupakan  peta slice persebaran  impedansi akustik hasil inversi model based yang telah dilakukan oleh penulis  sebelumnya.  Skala  warna  memperlihatkan  semakin tinggi nilai AI akan semakin menuju warna biru hingga ungu,
Copyright © 2020 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 274-284 | 283 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
sementara  semakin  rendah  nilai  AI  akan  semakin  menuju warna hijau.
Berdasarkan peta slice AI tersebut, dapat terlihat bahwa area berwarna  biru  hingga  ungu  memiliki  nilai  AI  sekitar  4500- 4900  (m/s)*(g/cc).  Sementara  area  berwarna  merah memiliki  nilai  AI  sekitar  4200-4500  (m/s)*(g/cc)  dan  area berwarna hijau hingga kuning memiliki nilai AI sekitar 3800- 4200 (m/s)*(g/cc).
Porosity Map
Gambar 26. Peta slice porosity horizon FS8
Gambar 26 merupakan peta slice persebaran porositas hasil multiatribut non  linier yaitu probabilistic  neural  network (PNN)  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  sebelumya.  Skala warna  memperlihatkan  semakin  tinggi  nilai  porositas  akan semakin  menuju  warna  ungu,  sementara  semakin  rendah nilai porositas akan semakin menuju warna hijau.
Berdasarkan  peta slice porositas  tersebut,  dapat  dilihat bahwa  area  berwarna  hijau  memiliki  nilai  porositas  sekitar 28-29%.  Sementara  area  berwarna  kuning  hingga  merah memiliki  nilai  porositas  sekitar  30-32%  dan  area  berwarna biru hingga ungu memiliki nilai porositas sekitar 33-36%.

## Penentuan Prospect Well Area
Setelah melakukan analisa terhadap hasil inversi impedansi akustik  dengan  metode model  based dan  seismik multiatribut  dengan probabilistic  neural network ,  akan dilakukan  analisa  terintegrasi  untuk  mengkarakterisasi reservoir pada lapangan F3. Analisa ini akan mengorelasikan persebaran  nilai  porositas  dan  impedansi  akustik  pada horizon map , dan penampang arbitrary line .
Gambar 27. Zona prospek hidrokarbon pada penampang arbitrary line
Gambar  27 menunjukkan  penampang arbitrary  line yang melewati  sumur  F06-01  dan  F03-04.  Pada  penampang tersebut dapat terlihat patahan besar yang ditandai dengan garis vertikal mengikuti patahan yang berwarna hitam. Arah kemenerusan arbitrary line ini adalah pada arah barat-timur. Horizon  yang  ditampilkan  pada  penampang  ini  adalah horizon  FS8,  FS7,  Truncation  dan  MFS4.  Pada  penampang tersebut terdapat dugaaan tiga zona reservoir yang ditandai dengan simbol bintang.
Ketiga  zona reservoir yang  telah  dianalisa  tersebut mempunyai  rentang  nilai  impedansi  akustik  sebesar  4100- 4800 (m/s)*(gr/cc) dan rentang nilai porositasnya 29-35 (%). Dari  hasil  analisa  sensitivitas,  rentang nilai  ketiga reservoir termasuk dalam litologi sand. Penekanan bahwa ketiga zona reservoir itu merupakan zona reservoir sand yang diisi oleh gas  didukung  dengan  adanya subsurface expressions pada seismik yang mengindikasikan adanya gas, seperti fenomena bright spot , flat spot , dan gas chimneys yang telah dijelaskan pada bagian tinjauan geologi.

## Kesimpulan
Metode  seismik  inversi  akustik  impedansi  dan  metode seismik  multiatribut  dengan probabilistic  neural  network (PNN) telah berhasil diaplikasikan serta berhasil memberikan informasi  properti  fisik  (porositas  dan  impedansi  akustik) yang  bermanfaat  dalam  membantu  interpretasi  lapisan bawah permukaan, karakteristik reservoir hingga pengusulan lokasi sumur baru (zona prospek).
Secara  umum,  daerah  penelitian  menunjukkan trend porositas  yang  semakin  membesar  dari  wilayah  barat ( marine )  menuju  bagian  timur  (daratan).  Kemudian didapatkan hasil yaitu tiga zona reservoir pada lapangan F3 yang  merupakan reservoir batupasir  berisi  gas. Reservoir tersebut mempunyai rentang nilai impedansi akustik sebesar
e-ISSN: 2581-0545
Karakterisasi Reservoir menggunakan Metode Seismik Inversi Acoustic Impedance (AI) dan Seismik Multiatribut dengan Probabilistic Neural Network (PNN) pada Lapangan Blok F3, North Sea Netherland
4100-4800  (m/s)*(gr/cc)  dan  rentang  nilai  porositasnya sebesar 29-35 (%).

## Daftar Pustaka
[1] I. Bobby, “Analisa Metode Inversi Impedansi Akustik dan  Seismik  Multiatribut  Untuk  Karakterisasi Reservoir,” Universitas Indonesia, 2011.
[2] N.  M.  Zain, Karakterisasi  Reservoar  Menggunakan
Aplikasi  Seismik  Atribut  dan  Inversi  Seismik Impedansi  Akustik  (Studi  Kasus  Lapangan  Teapot Dome,  Wyoming) .  Surabaya:  Program  Studi  Teknik Geofisika, ITS.
[3] S.  Sukmono, Advance  Seismic  Atribut  Analysis . Bandung: Laboratory of Reservoir Geophysics, 2009.
[4] D.  Hampson, Use  of  Multiattribute  Transforms  to Predict Log Properties From Seismic Data: Society of Exploration Geophysics . 2001.
[5] I.  Overeem,  C.  G.  J.  Weltje,  Bishop-Kay,  and  S.  B.
Kroonenberg,  “The  Late  Cenozoic  Eridanos  del ta system  in  the  Southern  North  Sea  Basin:  a  climate signal  in  sediment  supply  Basin  Research,”  vol.  13, pp. 293 – 312, 2001.
[6] J. C. Rensen, G. U, M. Breiner, and O. Michelsen, “No Title,” Mar.  Pet.  Geol. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  99 – 123, 1997.
[7] B. M. Schro ot and H. B. Haan, “Intra -Carboniferous tectonics  of  the  Southern  North  Sea  Basin,”  in Fifteenth  International  Congress  on  Carboniferous and Permian Stratigraphy , 2003, pp. 479 – 480.
[8] D  J  Jager  and  M.  C.  Geluk,  “Geology  of  The
Natherlands,” Pet. Geol. , pp. 241 – 264, 2007.
[9] S. Sukmono, Interpretasi Seismik Refleksi . Bandung: Departemen  Teknik  Geofisika,  Institut  Teknologi Bandung, 1999.
[10] B.  H.  Russell, Introduction  to  Seismic  Inversion Methods, S.N. Domenico, Editor Course Notes Series, 3rd ed. 1991.
[11] S.  Sukmono, Seismik  Inversi  Untuk  Karakterisasi Reservoir .  Bandung:  Departemen  Teknik  Geofisika
Institut Teknologi Bandung, 2000.
[12] Brown, Seismic Attributes for Reservoir Characterization .  USA:  Society  of  Exploration Geophysicists, 2002.
[13] A.  Novianto, Pemanfaatan  Metoda  Inversi  dan Probabilistic  Neural  Network  Pada  Data  Seismik Dalam  Penentuan  Zona  Reservoar  Batugamping  di Lapangan  Suko .  Yogyakarta:  Program  Studi  Teknik Geofisika, UPN Veteran, 2015.
[14] D.  F.  Specht,  “Probabilistic  Neural  Net works  and Polynomial  Adaline  as  Complementary  Techniques for Classification,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 1, no. 1, pp. 111 – 121, 1990.
[15] B.  H.  Russell, Strata  Workshop .  Hampson-Russell Software Services Ltd, 1996.
[16] N.  Shahadat,  B.  Rahman,  and F.  Anwar,  “Dropout effect on probabilistic neural network.”
[17] B. Scheffers, "Focus on Dutch Oil & Gas 2016," EBN B.V., Utrecht, 2016.
[18] H.  E.  Rondeel,  Geology  of  gas  and  oil  under  the Netherlands, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996.